Fecal Iron Measurement in Studies of the Human Intestinal Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Iron is an essential micronutrient for humans and their intestinal microbiota. Host intestinal cells and iron-dependent bacteria compete for intraluminal iron, so the composition and functions of the gut microbiota may influence iron availability. Studies of the effects of the microbiota or probiotic interventions on host iron absorption may be particularly relevant to settings with high burdens of both iron deficiency (ID) and gastrointestinal infections, since inflammation reduces iron bioavailability and unabsorbed intraluminal iron may modify the composition of the microbiota. The quantification of stool iron content may serve as an indicator of the amount of intraluminal iron to which the intestinal microbiota is exposed, which is particularly relevant for studies of the effect of iron on the intestinal microbiome, where fecal samples collected for purposes of microbiome characterization can be leveraged for stool iron analysis. However, few studies are available to guide researchers in the selection and implementation of stool iron assays. In this review, we describe stool iron quantification methods and highlight their potential application in studies of iron-microbiome relationships, with a specific focus on pediatric research. Mass-spectrometry-based methods offer high sensitivity and precision, but the need for expensive equipment and the high per-sample and maintenance costs may limit their widespread use. Conversely, colorimetric assays offer lower cost, ease of use and rapid turn-around times but have thus far been optimized primarily for blood-derived matrices rather than stool. Further research efforts are needed to validate and standardize methods for stool iron assessment, and to determine if the incorporation of such analyses in human microbiome studies yields insights into the interactions between intestinal microbiota and iron and contributes to the development of interventions that mitigate iron deficiency and promote a healthy microbiome.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».